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자료유형
학술저널
저자정보
Yu, Seung-Oh (Research Institute of Engineering Science, Seoul National University) Kim, Young-Oh (School of Civil, Urban & Geosystem Engineering, Seoul National University)
저널정보
한국수자원학회 Water engineering research : international journal of KWRA Water engineering research : international journal of KWRA 제5권 제2호
발행연도
2004.1
수록면
101 - 109 (9page)

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Aggregating information by combining forecasts from two or more forecasting methods is an alternative to using forecasts from just a single method to improve forecast accuracy. This paper describes the development and use of a monthly inflow forecast model based on an optimal linear combination (OLC) of forecasts derived from naive, persistence, and Ensemble Streamflow Prediction (ESP) forecasts. Using the cross-validation technique, the OLC model made 1-month ahead probabilistic forecasts for the Chungju multi-purpose dam inflows for 15 years. For most of the verification months, the skill associated with the OLC forecast was superior to those drawn from the individual forecast techniques. Therefore this study demonstrates that OLC can improve the accuracy of the ESP forecast, especially during the dry season. This study also examined the value of the OLC forecasts in reservoir operations. Stochastic Dynamic Programming (SDP) derived the optimal operating policy for the Chungju multi-purpose dam operation and the derived policy was simulated using the 15-year observed inflows. The simulation results showed the SDP model that updated its probability from the new OLC forecast provided more efficient operation decisions than the conventional SDP model.
#ensemble streamflow prediction #optimal linear combination #stochastic dynamic programming

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